Коррекция цифровых космических изображений на основе верифицирующего моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Ушакова, Наталья Николаевна

• Ушакова, Наталья Николаевна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ушакова, Наталья Николаевна

Введение

Оглавление

Глава 1. Анализ математической модели формирования видеоизображения при дистанционном зондировании

Земли.

1.1. Характерные аспекты использования результатов дистанционного зондирования.

1.2. Особенности отображения объектов антропогенного происхождения.

1.3. Математическая модель формирования изображения по данным радиолокационного аэрокосмического зондирования.

1.4. Математическая модель формирования изображения по данным дистанционного зондирования оптического диапазона.

1.5. Особенности формирования изображений в инфракрасном диапазоне при дистанционном зондировании.

1.6. Проблемы использования материалов дистанционного зондирования

1.7. Методология работы, цели и задачи исследования.

Выводы к Главе

Глава 2. Метод цифровой коррекции видеоданных по опорным ориентирам.

2.1. Распознавание образов объектов антропогенного происхождения и моделирование эталонов.

2.2. Фильтрация образов объектов антропогенного происхождения.

2.3. Коррекция видеоданных по опорным ориентирам.

Выводы к Главе 2.

Глава 3. Разработка верифицирующих алгоритмов.

3.1. Общая схема построения верифицирующих алгоритмов.

3.2. Верифицирующие градиентные фильтры.

3.3. Вариационный метод синтеза верифицирующих градиентных фильтров.

3.4. Полнота набора опорных ориентиров.

Выводы к Главе 3.

Глава 4. Критерии анализа информации при обработке дистанционного видеоизображения.

4.1. Критерии выбора порогов в задаче фильтрации и распознавания опорных ориентиров.

4.2. Разграничение задач коррекции разрешения и контрастирования.

4.3. Коррекция разрешения и информационная пропускная способность тракта.

Выводы к Главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Коррекция цифровых космических изображений на основе верифицирующего моделирования»

Информационное обеспечение задач экологического мониторинга, строительной индустрии, разведки и контроля природных ресурсов на современном этапе тесно связано с развитием геоинформационных систем, а также средств их поддержки, включая системы космического зондирования Земли [20,23,44,45,89,91,107,118].

На современном этапе космические методы исследования природной среды характеризуются систематической и планомерной съемкой земной поверхности. При проведении такого вида работ используются и фотографические системы получения изображения, и фототелевизионные, и радиолокационные, и радиотепловые с привлечением цифровых методов формирования и обработки космических изображений [22,119].

Зондирование из космоса позволяет за короткое время получать легко обозримый и достаточно точный материал о значительной территории земной поверхности. Так, например, в ходе работ космического корабля "Союз-22" было сделано около 2,5 тысяч космических снимков. Если эту работу выполнять с использованием самолета, временные затраты составили бы почти десятилетие [126].

Высокая обзорность космических фотоснимков позволяет выявить пространственные закономерности и взаимосвязи явлений, наблюдать динамику изменения природной среды на больших площадях. Космический снимок является документом многоцелевого и межотраслевого использования (обновление топографических карт, получение данных по гидрогеологии и состоянию почв, инвентаризация лесов, контроль окружающей среды [124]). Как правило, целью научно-технического проекта исследований и изысканий с привлечением космических платформ является, по крайней мере, двадцать направлений, отвечающих запросам гидротехнического строительства, горнодобывающей промышленности, растениеводства и животноводства, лесного хозяйства, нефтяной промышленности [23,27,62,109,161].

По дымовому шлейфу можно определить источник загрязнения. Вокруг объектов химической, цементной, металлургической промышленности на многие километры наблюдаются негативные изменения растительности -увядание, замедленное развитие и, возможно, исчезновение некоторых видов. Если по наземным данным можно составить довольно приблизительную картину влияния промышленности на природную среду, то на космических снимках такая градация определяется довольно четко [22,96].

Исследование качества окружающей среды, ее улучшение являются основными целями на всех стадиях освоения территории. Для этого существуют тематические карты обстановки района исследования, которые составляются на основе космических снимков [162].

Космические снимки отвечают большинству требований, предъявляемых к источникам информации, на основе которых могут составляться тематические карты: генерализация изображения, объективность, отражение возможных изменений, возможность дообработки с использованием приемов автоматизации и методик, применяемых для составления карт. В настоящее время актуально создание различных отраслевых тематических карт, в основном природоресурсных - геологических, почвенных, лесных, геоботанических и др. Однако, необходимо отметить, что карт непосредственно используемых в градостроительстве, еще недостаточно. Разработка содержания таких карт и методика их составления являются одной их важных и трудных задач современной картографии [89,91,93,119].

И, тем не менее, материалы космической съемки могут быть использованы на всех стадиях разработки проектов освоения территорий. Они позволяют решать большинство задач, а, кроме того, появляется возможность перенести часть работ, выполняемых в натуре, в камеральные условия, что дает ощутимый экономический эффект. По космическим снимкам можно изучать динамику процессов, как, например, интенсивность движения городского транспорта, контролировать ход строительства и состояние крупных промышленных объектов, степень загрязнения почвы и водоемов в ходе строительства в результате воздействия различного вида технологических факторов [21,49,69,126,127].

Пространственная модель, созданная с помощью космических снимков, позволяет выбирать оптимальные решения при реконструкции городов, определении трасс транспортных магистралей, нефтяных и газовых трубопроводов (за счет наглядности и большой точности воссоздаваемой модели) [20,85,91,135].

Отдельные снимки не всегда удобны для использования в практической деятельности. В связи с этим согласно требуемой точности измерений составляются такие виды фотодокументов как фотосхема, фотоплан, топографическая фотокарта [96,108,136,137,148,149,158].

В особенности градостроительное проектирование базируется на достаточно качественных картографических материалах в части их временного соответствия действительному состоянию местности. Однако, обновление топографических карт достаточно длительный и трудоемкий процесс, поэтому в практике не всегда используются материалы, отражающие динамику изменения местности. Космическая съемка открыла широкие перспективы для своевременного обновления топографических карт. При относительно небольших изменениях на местности по космическим снимкам получившуюся ситуацию наносят на так называемые дежурные карты. При значительном изменении ситуации производят ее обновление, выполняя тот же комплекс работ, что и при аэрофототопографической съемке. Методы и технология обновления карт на основе материалов космического зондирования в настоящее время развиты достаточно широко [23,58,80,127,137,171].

Космические снимки содержат большой объем данных как о планировке и застройке жилых и промышленных массивов, так и о структуре местности, наличии природных и искусственных водоемов, состоянии растительности, наличии полезных ископаемых и др. Все перечисленные сведения важны при изучении урбанизированных территорий в аспекте градостроительных исследований. Наиболее эффективно использование космической съемки при решении таких важнейших проблем, как разработка схем расселения на территории регионов и генеральной схемы расселения на территории страны, составление схем развития и размещения производительных сил на территории экономических районов, выявление комплекса оценочных характеристик территории при составлении проектов районной планировки, проектирование пригородных зон, выявление градостроительной ситуации в городах (застройка, транспортные пути, инженерные сооружения, зеленые зоны и т.п.). Как показывают практические работы, для изучения населенных пунктов наиболее приемлемы космические снимки среднего разрешения, увеличенные в 10-15 раз. Такие снимки позволяют ясно видеть границы изучаемых территорий, общую схему планировки, характер застройки, возможные особенности планировочной структуры и функциональные зоны - промышленную, жилую с малоэтажной застройкой, новостройки с высокой этажностью и т.п. Используя снимки, сделанные в разное время можно увидеть динамику развития городов по таким показателям, как интенсивность роста за определенный период, состояние транспортной сети, уровень загрязнения атмосферы, почвы и водоемов по физическим, химическим и гидробиологическим показателям. Так как космические снимки регистрируют почти все виды загрязнений воздуха, воды и почвы, то систематическое их исследование дает достаточно полную картину всестороннего состояния изучаемой территории.

Разрешающая способность современных космических снимков повышается с каждым годом, но не может еще в полной мере обеспечить полноценное обновление планов городов. Естественно, каждому уровню разрешения на снимке можно поставить в соответствие свой ряд задач, решаемых в интересах градостроительства. Доверительные характеристики параметров, замеряемых на снимках непосредственно связаны с повышением уровня их разрешающей способности. Носители космических снимков с у разрешением 2 м обеспечивают обзор на площади S~10xl2 км . Обзор на небольших площадях обеспечивается снимками более низкого разрешения. Осуществление обзора на широкой площади с хорошим разрешением требует многократности" орбитальных наблюдений, что в свою очередь влияет на планирование орбитальных экспериментов, нивелирование расхождений из-за разновременности и атмосферных условий съемок, нормализации и т.д. [1,3,6,120,139]. Методы обеспечения возможного разрешения на синтезируемом по данным дистанционного зондирования (ДЗ) космическом изображении развиваются непрерывно и вряд ли актуальность этой задачи снизится в ближайшие годы [8,14,19,162,166,169,172].

Выполнение основных видов коррекций: радиационной, радиометрической, приборной, геометрической, на угол места источника (солнца, радиолокатора), собственно алгоритмов фильтрации, фотограмметрии, многомерных преобразований, поддержки процессов синтеза апертур в конечном итоге посвящается (кроме задачи синтеза изображения как такового) алгоритмам восстановления подавленной в тракте дистанционного зондирования (ДЗ) тонкой структуры образов наблюдаемых объектов и препарированию изображений на регулярные и стохастические (шумовые) составляющие [25,44,46].

Связность объектов антропогенного происхождения, устойчивое взаиморасположение (с соблюдением законов пропорциональности) их структурных составляющих, протяженность и регулярность границ (альтернативно границам образований неантропогенного происхождения) в определенной степени облегчает задачу распознавания таких объектов даже в так называемой сложной фоношумовой обстановке на генерализованном изображении исследуемого района. Этот факт позволяет синтезировать, по крайней мере, набор отдельных структурных составляющих, присущих объектам антропогенного происхождения, взятым в качестве эталонов. Сравнение этих эталонов с реально предоставленными на снимках объектами существенно поможет иметь представление о гипотетической функции (передаточной характеристике) дистанционного тракта, адекватная компенсация погрешностей которой дает возможность проведения корректировки так называемой разрешающей способности снимка для повышения его полезности на всех стадиях технологических проектов, оценки состояния окружающей среды и т.п.

Актуальность работы заключается в решении задачи улучшения результата дистанционного зондирования объектов антропогенного происхождения без изменения технических характеристик сложившегося дистанционного тракта (без замены спутника, без замены авиааппаратуры, без замены дистанционных датчиков и процессоров, включая алгоритмы базовой обработки данных на центрах приема информации).

Цель работы: Построение метода цифровой коррекции линейной разрешающей способности пространственно распределенных данных (изображений) на основе использования опознаваемых опорных ориентиров -объектов антропогенного происхождения.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

- исследование влияния объема параметров моделей опорных ориентиров и достоверности их распознавания на уровень коррекции линейной разрешающей способности тракта;

- исследование полноты пространства опорных ориентиров;

- разработка и исследование верифицирующих моделей тракта дистанционного зондирования;

- разработка пакета программ, реализующего предложенный метод коррекции пространственно распределенных данных.

Практическая ценность работы:

Разработана методика коррекции линейной разрешающей способности цифровых космических изображений, реализация которой позволяет расширить область применения космического снимка и снизить временные и экономические затраты в работе систем орбитального наблюдения.

На защиту выносятся: метод построения и использования эталонов распознаваемых образов для коррекции разрешения на изображении; алгоритм модифицированного веерного фильтра границ образов объектов антропогенного происхождения; метод вычисления функции рассеяния точки на основе набора опорных ориентиров; метод верифицирующего моделирования тракта дистанционного зондирования на основе малого возмущения вычислимого представления исходной модели.

Научная новизна работы заключается в:

- методике коррекции линейной разрешающей способности цифрового космического снимка по результатам сравнения распознаваемых на снимке образов с их эталонами;

- модификации веерного фильтра с применением модального нечеткого исчисления на этапе установки порогов;

- получении аналитической зависимости полезного расширения радиуса пространственного спектра опорных ориентиров;

- методике верифицирующего моделирования тракта ДЗ на основе малого возмущения операции умножения и параметров градиентной фильтрации.

Реализация и внедрение результатов. 1. Разработанный метод коррекции линейной разрешающей способности изображения применен в НИИ Аэрокосмической информатики Азербайджанского Национального Аэрокосмического Агентства при выполнении работ по созданию программного комплекса улучшения репрезентативных свойств космического изображения. 2. Разработанная методика верификации данных применена комбинатом «КМАруда» при обработке дистанционных данных рельефа шахтной выработки. 3. Разработанные алгоритмы обработки графической информации внедрены в учебный процесс дисциплин «Компьютерная графика», «Моделирование» Белгородского филиала Совеременной Гуманитарной академии.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

1. IV международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос» (РГНИИ ЦПК им. Ю.А. Гагарина, Москва, Звездный городок, 2000).

2. Международной научно-практической конференции «Качество, безопасность, энерго- и ресурсосбережение в промышленности строительных материалов и строительстве на пороге XXI века» (БелГТАСМ, Белгород, 2000).

3. Региональной научно-практической конференции «Современные проблемы технического, естественнонаучного и гуманитарного знания» (БИИММАП, Губкин, 2001).

4. Международном технологическом конгрессе «Современные технологии при создании продукции военного и гражданского назначения» (ОГТУ, Омск, 2001).

5. Международной научно-практической конференции «Экология и безопасность жизнедеятельности» (ПДЗ, Пенза, 2002).

6. Региональной научно-практической конференции «Космическая эра цивилизации и образование» (БелГУ, Белгород, 2002).

7. Международной научно-методической конференции «Научно-методические и практические аспекты подготовки специалистов в современном техническом вузе»(БелГТАСМ, Белгород, 2003).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 научных трудов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии из 172 названий и 4 приложений. Текст изложен на 190 страницах, содержит 49 иллюстраций и 8 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Ушакова, Наталья Николаевна

Выводы к Главе 4.

1. Отмечено, что при реализации методов распознавания и фильтрации разработчиком прямо или косвенно устанавливаются пороги для принятия решения о разграничении по видам (классам), о разграничении на образы и шумы.

2. На основании критерия Неймана-Пирсона реализован смешанный способ установки порогов, базирующийся на сопоставлении параметров, входящих в формулу Шеннона и соответствующих лингвистических значений.

3. Выведена формула связи разрешающей способности на снимке с характеристикой информативности, определяемой по формуле Шеннона.

4. На основании соотношения между ростом радиуса спектра и ростом информативности построено разграничение задач контрастирования и улучшения разрешения.

5. Показано, что разработанный метод не является процедурой, обратной процессу подавления разрешения в тракте, и получения так называемого идеального разрешения не происходит. Рекурсивное использольвание метода приводит к реконструкции прямоугольной АЧХ тракта с показателями, определяемыми коррекцией разрешения на первых этапах применения метода.

6. Реализована модель улучшения характеристик изображения и коррекции после ухудшения его характеристик для оценки работоспособности метода.

7. Показано, что при распознавании ОО с достоверностью, не хуже 0.7 и коррекцией апертур много больших радиуса корреляции шумов возможно улучшение разрешения от 1.1 до 1.8 (максимум 2) раз, а характеристики информативности до 11 раз.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

На основании результатов математического моделирования, обработки тестовых и реальных изображений установлено, что выполняемую в индустриальных методах на последних этапах (после решения задачи улучшения изображения) процедуру классификации и распознавания образов с оценкой характеризующих их параметров удается использовать как основную для выполнения коррекции главной характеристики изображения - линейной разрешающей способности. При этом осуществляется распознавание объектов антропогенного происхождения -опорных ориентиров методом сравнения их с синтезируемыми или имеющимися в базе данных эталонами.

С помощью сравнительного анализа результатов обработки реальных и тестовых изображений, моделирования эталонов и фоноцелевой обстановки для исследования разработанного метода показано, что улучшение разрешения антропогенных объектов до 1.5-2 раз реализуется при выполнении следующих условий: при первичной оцифровке данных реализована дискретизация с частотой, соответствующей высшей восстанавливаемой моде в пространственном спектре изображения; устранены невязки геометрии, масштаба, взаимного расположения, яркостного портрета в парах "опорный ориентир - эталон", при этом невязки яркостного портрета устраняются использованием градиентного оператора нецелого порядка; обеспечена необходимая полнота набора опорных ориентиров.

Для выбираемых в качестве опорных ориентиров объектов антропогенного происхождения, характеризующихся анизотропией радиуса корреляции границ и сохранением вида такой структурной составляющей как граница при различных масштабах и различных порядках градиентных операторов, показано, что процедуру синтеза эталона для опорного ориентира с прорисовкой на ней тонкой структуры можно прервать на уровне достижения вычисляемой в процессе синтеза ФВК значения 0.7 при выполнении условия расширения радиуса спектрального портрета эталона в 1.65 раз по отношению к радиусу спектрального портрета опорного ориентира.

Полученные численные оценки и результаты моделирования показывают, что в качестве шумоподавляющего средства на опорных ориентирах для обеспечения корректности вычисления ФРТ целесообразно использовать разработанную модификацию веерного фильтра, обеспечивающую выявление протяженной регулярной составляющей изображения с анизотропным радиусом корреляции на уровне распознавания 0.7 при исходном соотношении сигнал/шум до 0.05 и выше. Моделирование соответствующих фоноцелевых обстановок показало высокую степень продуктивности модифицированного веерного фильтра при проведенном сравнительном анализе.

На основе аналитических исследований и компьютерного моделирования в работе показано, что серия малых возмущений операции умножения, входящей в состав математической модели тракта регистрируемого изображения порождает адекватную серию моделей, в которых методом вариационного исчисления определяются параметры возмущения, устанавливающие оптимальный разнос реакции операторов обработки изображения на регулярную и стохастическую составляющие от модели к модели. При этом попиксельное суммирование результатов моделирования с последующей нормировкой улучшает исходное соотношение сигнал/шум в среднем в Jn раз, где N - число участников суммирования, т.е. число верифицирующих моделей (алгоритмов). Показано, что N в тракте ДЗ конечно и определяется корнем квадратным из отношения апертуры изображения к радиусу корреляции на нем.

Моделирование возмущений показало, что исходная модель порождает континуальное (виртуальное) пространство верифицирующих моделей; возмущения считаются малыми, если регулярная составляющая изображения, участвующая в модели возмущена с тем же порядком малости.

Показано, что применение метода возмущения операции умножения для построения верифицирующих версий градиентных операторов, предназначенных для фильтрации контуров и границ, увеличивает их порядок пропорционально отношению нормы возмущающей матрицы к средневзвешенной частоте пространственного спектра изображения. При этом верифицирующие версии градиентных фильтров имеют три основных ветви - ветвь с применением метода возмущения операции умножения (с соответствующим увеличением порядка дифференцирования), ветвь на основе решения выведенной оптимизирующей порядки градиентных фильтров системы уравнений, смешанная ветвь, включающая использование обоих методов.

При обработке космических изображений различной линейной разрешающей способности установлено соответствие экспериментальных результатов эмпирически выведенной формуле, связывающей информационную пропускную способность ствола ДЗ (измеренную по Шеннону) и полученное в результате дообработки разрешение: информационная пропускная способность тракта ДЗ в среднем увеличивается на порядок по отношению к улучшению разрешения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ушакова, Наталья Николаевна, 2004 год

1. Аганбекян К.А., Зражевский А.Ю., Исхаков И.А. В сб.: Тр. 1 Всес.шк,-симпоз. по распространению миллиметровых и субмиллиметровых волн в атмосфере. 1982,М., 1983, 300-303 (1984, 7.62.610)

2. Ануфриев А.В. Алгоритм нормализации двумерных дискретных преобразований/А.В. Ануфриев, Ф.Э. Гече, М.С. Семирот //Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VI Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1987. 4.2.- С. 15-17.

3. Апраушева Н.Н. Новый подход к оцениванию числа классов./ Н.Н. Апраушева//Математические методы распознавания образов: Тр. Ш-ей Всесоюзн. конф., Львов, 1987.- 4.1, С.41-42.

4. Арвидсон Р. FOS-система наблюдения 90-х годов/ Р. Арвидсон, Д. Батлер, Р. Хартли,- М.: ТИИЭР, 1985,- Т.73,- №6.-С.86-92.

5. Арнольд К. Методы спутниковой геодезии/К. Арнольд,- М.:Недра, 1973, 223 с.

6. Ахо А. Построение и анализ вычислительных алгоритмов/ А. Ахо, Д. Хопкрофт, Д. Ульман.- М.:Мир, 1979, 536 с.

7. Бадаев В.В., Городецкий А.К., Орлов А.П. В сб.: Физические аспекты дистанционного зондирования системы океан атмосфера, М., 1981, 7684.

8. Байкова А.Т. Новые алгоритмы преобразования Фурье на основе прямоугольных преобразований над полем корней из единицы/А.Т. Байкова //Радиотехника-1984.-№9.-С.66-68.

9. Балтер Б.М., Егоров В.В. Методы и возможности дистанционного зондирования. Итоги науки и техники, сер.:Исслед. косм.пр-ва, т. 16, М., 1981, 191 с.

10. Баскин Г.Е. Об алгоритмах выделения контуров при распознавании изображений/Г.Е. Баскин, Б.П. Русын//Математические методы распознавания образов: Матер. III Всесоюзн. конф., Львов, 1987.-Ч.1,-С.127-128.

11. Басс Ф.Г. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности/ Ф.Г. Басс, И.М. Фукс,- М.:Наука, 1972, 409 с.

12. Бейтс Р. Восстановление и реконструкция изображений/ Р. Бейтс, М. Мак-Доннел.- М.:Мир, 1989, 336 с.

13. Белов В.В. Восстановление космических снимков Земли с использованием картографической информации/В.В. Белов, Н.В. Молчунов, К.Т. Протасов/Юптика атмосферы и океана 1997.-10.- №7.-С.800-805.

14. Белый А.А. Алгоритмы быстрого преобразования Фурье и их свойства/А.А. Белый, Е.И. Бовбель, В.И. Микулович//Зарубежная радиоэлектроника 1979- №2.-С.3-29.

15. Большаков В.Д. Геодезия. Изыскания и проектирование инженерных сооружений/В.Д. Большаков, Е.Б. Клюшин, И.Ю. Васютинский.- М., Недра, 1991,238 с.

16. Бредертон Ф. Системные исследования Земли и дистанционное зондирование/Ф. Бредертон//ТИИЭР- М., 1985.-Т.73,-№6.-С.173-184.

17. Брычков Ю.А. Интегральные преобразования обобщенных функций/ Ю.А. Брычков, А.П. Прудников. М.: Наука, 1977, 286 с.

18. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры/Под ред. Хуанга/- М.: Радио и связь, 1984, 220 с.

19. Василенко Ю.А. Минимизация исходного описания изображений при построении алгоритмов классификации/Ю.А.Василенко, В.И. Роботишин/УРаспараллеливание обработки информации: Сб. докладов VI Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1987.-Ч.2,- С.35-36.

20. Винтаев В.Н. Вычислительное устройство на основе проблемно-ориентированной компьютерной арифметики/В.Н.Винтаев.-Диссертация на соиск. уч.ст. канд.техн. наук. Москва, 1989, 118 с.

21. Винтаев В.Н. Задача синтеза алгоритмов верификации видеоданных/В.Н. Винтаев, В.И. Дубинин, И.С. Константинов, Н.Н. Ушакова//Пилотируемые полеты в космос:Матер. IV междунар. научно-практ. конф., Москва, Звездный городок, 2000.-С.171-172.

22. Винтаев В.Н. Процессор целеуказания с матричным сенсорным полем/

23. B.Н. Винтаев, И.С. Константинов, Н.Н. Ушакова//Современные технологии при создании продукции военного и гражданского назначения: Сб. докладов технологического конгресса, Омск, 2001.-Ч.1.1. C.330-333.

24. Винтаев В.Н. Космические информационные технологии в образовательной деятельности/В.Н. Винтаев, Н.Н. Ушакова//Космическая эра цивилизации и образование: Сб. докладов региональной научно-практ. конф., Белгород, 2002,- С. 103-105.

25. Владимиров B.C. Уравнения математической физики/В.С. Владимиров.-М.:Наука, Изд.5-е, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988, 512 с.

26. Воеводин В.В. Вычислительные основы линейной алгебры/ В.В.Воеводин.- М.:Наука, 1977, 303 с.

27. Вылегжанин О.Н. Выбор «информативных» признаков описания объекта для задачи распознавания образов/О.Н. Вылегжанин, Г.И. Шкатова//Математические методы распознавания образов:Матер. III Всесоюзн. конф., Львов,1987.-Ч.1.-С.139-140.

28. Гельфанд И.М. Вариационное исчисление/И.М. Гельфанд, B.C. Фомин .-М.:Наука, 1961, 329 с.

29. Гече Ф.Э. Признаковые отношения толерантности в задачах распознавания изображений/ Ф.Э. Гече, А.Е. Батюк, М.В. Добош//Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VII Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1989.-Ч.2.-С.34-36.

30. Гладкий В.И. Городской кадастр и его картографо-геодезическое обеспечение/В.И.Гладкий, В.А. Спиридонов,- М.: Недра, 1991, 252 с.

31. Глаз А.Б. Адаптивный подход к построению решающих правил в задачах распознавания/А.Б.Глаз//Математические методы распознавания образов: Матер. III Всесоюзн. конф., Львов, 1987.-Ч.1.-С.6-7.

32. Горелик А.Л. Методы распознавания/А.Л.Горелик, В.А. Скрипкин,-М.:Высшая школа, 1984, 208 с.

33. Гоутц А. Дистанционное зондирование Земли в оптическом диапазоне волн/А.Гоутц, Д. Уэллмен, У. Берне// ТИИЭР- М., 1985.-Т.73,- №6.-С.7-29.

34. Григоренко А.Г. Измерение смещения оползней/А.Г. Григоренко.-М.:Недра, 1987, 144 с.

35. Гулд С. Вариационные методы в задачах о собственных значениях/С.Гулд.- М.:Мир, 1970, 328 с.

36. Дистанционное зондирование: количественный подход/Под ред. Ф. Свейна и Ш.Дэйвис,- М., 1983, 415 с.

37. Довнар Д.В. Анализ распознаваемого объекта в произвольной системе базисных функций/Д.В. Довнар, К.Г. Предко//Математические методы распознавания образов: Матер. III Всесоюзн. конф., Львов, 1987.-Ч.2.-С.194-195.

38. Дондик Е.М. Автоматизированная система формирования банка данных «Земельные ресурсы» с использованием аэрофото- и картографической информации/Е.М. Дондик, В.И. Акулинин, B.C. Воронков, В.М.

39. Гонторенко, Е.Г. Корепанов,А.В. Маркин//Методы и средства дистанционного зондирования Земли и обработки космической информации в интересах народного хозяйства: Матер, всесоюзн. конф., Главкосмос, Рязань, 1989.-Ч.2.-С.114-115.

40. Дубров Я.А. Двухосновная суперассоциативная алгебра системных сред/Я. А. Дубров//Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VI Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1987.- 4.2, С. 178-179.

41. Елизаренко А.С. Оптико-электронные системы в исследовании природных ресурсов/А.С. Елизаренко, В.А. Соломатин, Ю.Г. Якушенков.- М.:Недра, 1984, 215 с.

42. Елманов С.А. Алгоритм адаптивной пространственной фильтрации изображений/С.А. Елманов//Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VII Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1989.-Ч.2, С.44.

43. Елюшкин В.Г. Технологические перспективы использования российских материалов космического зондирования/В.Г. Елюшкин, А.И. Мартыненко, Л.И. Яблонский// Матер. IV междунар. научно-практ. конф., Москва, Звездный городок, 2000.-С.175-177.

44. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы/С.М.Ермаков.-М.:Наука, 1975,472 с.

45. Жуков В.М. Классификация аэрокосмических операций мониторинга Земли/В.М.Жуков//Пилотируемые полеты в космос: Сб. докладов IV междунар. научно-практич. конф., Москва, Звездный городок, 2000.-С.160-161.

46. Зуев В.Е., Креков Г.М. Оптические модели атмосферы. Л., 1986, 256 с.

47. Исимару А. Распространение и рассеяние волн в случайно-неоднородных средах/А.Исимару.- М., 1981.-Т. 1-280 С.-Т.2 317 с.

48. Итоги науки и техники. Серия "Физич. основы, методы и средства исследования Земли из космоса".- М., 1987,- Т.1, 196 с.

49. Исмаилов К.Х. Интерпретация результатов обработки изображений дифференциальным оператором нецелого порядка/К.Х. Исмаилов, В.Н. Винтаев, М.А. Алиева//Математические методы распознавания образов: Матер. III Всесоюзн. конф., Львов, 1987.-Ч.2.-С.107-108.

50. Казмирчук А.А. Методы восстановления изображений по блокам двумерного спектра/А.А.Казмирчук//Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VI Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1987.-4.2.-С.71-72.

51. Каминский Р.Н. О восприятии информации оператором при распознавании сложных образов, предъявляемых на экране дисплея/Р.Н.Каминский//Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VI Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1987.-Ч.2.- С. 192-195.

52. Кандидов В.П. Компьютерное моделирование формирования изображения протяженного объекта в турбулентной атмосфере/В.П. Кандидов, С.С. Чесноков, С.А. Шленов/Юптика атмосферы и океана-1998.- 11.- №4.-С.401-405.

53. Канжина О.В., Кулижников A.M. Способ инженерных изысканий автомобильных дорог/ Канжина О.В., Кулижников А.М.//Пат.2170297 Россия МПК Е01С 1/00, G01C7/04, Арханг. Гос.техн. ун-т, №9911 6757/03, 2001.

54. Каппелини В. Цифровые фильтры и их применение/В. Каппелини, А.Д. Константинидис, П. Эмилиани.- М.: Энергоатомиздат, 1983, 360 с.

55. Карвер К.Р. Дистанционное зондирование из космоса в СВЧ-диапазоне/ К.Р. Карвер, Ш. Элаши, Ф.Т. Улаби//ТИИЭР М., 1985.-Т.73.-№6.-С.30-56.

56. Кондратьев А.И. Теоретико-игровой подход к распознаванию образов/А.И.Кондратьев//Математические методы распознавания образов: III Всесоюзн. конф., Львов, 1987.- 4.1.-С.9-10.

57. Кондратьев К.Я. Аэрокосмические исследования почв и растительности/К.Я. Кондратьев, В.В. Козодеров, П.П. Федченко.- 1986, 231 с.

58. Кондратьев К.Я., Поздняков Д.В. Аэрозольные модели атмосферы. М., 1981, 104 с.

59. Кондрашин B.C. Современная технология изыскания и проектирования автомобильных дорог/В.С.Кондрашин.- Петрозаводск, 1999, 8 е., деп. в ВИНИТИ 12.08.99, №2635.

60. Корецкая Г.В. Особенности работы человека-оператора при поиске объектов в условиях помех/Г.В. Корецкая, О.И. Хома//Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VII Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1989.-4.2.-С.37-38.

61. Корн Г. Справочник по математике/Г. Корн, Т. Корн.- М.: Наука, 1974, 832 с.

62. Королюк Л.С. Многокритериальный подход к оценке качества методов и средств распознавания изображений/Л.С. Королюк, Б.П. Русын//Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VI Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1987.-Ч.2.-С.80-81.

63. Крысин С.П. Геоинформационные системы (ГИС) как интегрированные базы данных по состоянию автомобильных дорог/С.П. Крысин, А.Г. Зюзьков//Проектирование, строительство и содержание транспортных сооружений в условиях Сибири, Томск, 1997.- С.206-209.

64. Куртеев В.В. Интерактивная система авиаэкомониторинга/В.В. Куртеев, А.А. Грушин//Пилотируемые полеты в космос: Сб. докладов IV междунар. научно-практич. конф., Москва, Звездный городок, 2000.-С.181-183.

65. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений/Ю.В.Линник.-М.:Физматгиз, 1962,352 с.

66. Лушников Н.А. Метод радиолокационного контроля состояния дорожных одежд и земляного полотна/Н.А. Лушников, С.В. Лаврухин// Сб.научн.трудов Дор.НИИ и произв.-техн. объединения НПО ГосДорНИИ, 1994,- №9.-С. 101 -104.

67. Максименко А.А. Мера нечеткого включения и ее применение для реляционного представления лингвистических продукционных правил и вывода решений/А. А.Максименко//Компьютерное моделирование: Сб.науч.тр., Белгород:Изд-во БелГТАСМ, 1998.-С. 121-127.

68. Максимов Г.А. Структурно-лингвистический метод описания двумерных и трехмерных геометрических образов сложной формы/Г.А.Максимов//Математические методы распознавания образов: Матер. III Всесоюзн. конф., Львов, 1987,- Ч.2.- С.227-228.

69. Маматов Е.М. Модели голосования в задачах распознавания объектов/Е.М.Маматов//Компьютерное моделирование: Сб.науч.тр., Белгород:Изд-во БелГТАСМ, 1998.-С.91-96.

70. Моисеев Н.Н. Математические задачи системногоанализа/Н.Н.Моисеев.- М.:Наука, 1981, 488 с.

71. Моисеев Н.Н. Человек и биосфера. Опыт системного анализа и эксперименты с моделями/Н.Н. Моисеев, В.В. Александров,A.M. Тарко. -М.-Наука, 1985,272 с.

72. Морен К. Методы Гильбертова пространства/К.Морен.- М.:Мир, 1965, 570 с.

73. Надь И. Об одном подходе к построению нечетких алгоритмов человеко-машинной классификации/И. Надь, С.В. Романов //Математические методы распознавания образов: Матер. III Всесоюзн. конф., Львов, 1987.-Ч.1.-С.193-194.

74. Неумывакин Ю.К. Геодезия. Топографические съемки/Ю.К. Неумывакин, Е.И. Халугин, А.Н. Кузнецов, А.В. Бойко.- М.:Недра, 1991, 317с.

75. Николенко В.В. Использование аппарата матричной алгебры в задачахобработки изображений/В.В. Николенко, Я.С. Тимошенко

76. Распараллеливание обработки информации: Сб. докладов VI

77. Всесоюзн. шк.-семинара, Львов, 1987.-Ч.2.-С.115-116.

78. Нильсон Т., Росс Ю. В сб.: Аэрокосмические методы исследования с/хугодий. Докл. всес. совещ.-семин., Обнинск, 1983. Л., 1986, 3-6 (1986,1173.104).

79. Поворознюк А.И. Преобразование пространства признаков при идентификации структурных элементов квазипериодических сигналов/А.И. Поворознюк, А.Е. Филатова//Компьютерное моделирование: Сб.науч.тр., Белгород:Изд-во БелГТАСМ, 1998.-С.33-36.

80. Подлесный В.Н. Вычисление дисперсии выходного сигнала параметрически неопределенных систем при стационарных случайных воздействиях/В.Н.Подлесный//Компьютерное моделирование:

81. Сб.науч.тр., Белгород:Изд-во БелГТАСМ, 1998.-С.306-311.

82. Радиолокационные станции воздушной разведки/Под ред. Кондратенкова Г.С.- М.:Воениздат, 1983, 152 с.

83. Ревзон А.Л. Космическая фотосъемка в транспортном строительстве/А.Л.Ревзон.- М.:Транспорт, 1993,272 с. Рапопорт М.Б. Вычислительная техника в полевой геофизике/М.Б.Рапопорт.- М.:Недра, 1984, 263 с.

84. Тихонов А.Н. Вводные лекции по прикладной математике/А.Н. Тихонов, Д.П. Костомаров. М.: Наука, 1984, 190 с.

85. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника/В.И.Тихонов.-М.:Советское радио, 1966, 677 с.

86. Тихонов В.И. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов/В.И. Тихонов, Н.К. Кульман. М.:Советское радио, 1975, 704 с.

87. Устимов А.А. Об одном подходе вычисления композитного правила со многими входами/А.А. Устимов, В.Г. Синюк//Компьютерное моделирование: Сб.науч.тр., Белгород:Изд-во БелГТАСМ, 1998.-С. 132137.

88. Ушакова Н.Н. О вариационном методе синтеза линейной модели дистанционного тракта/Н.Н.Ушакова//Современные проблемы технического, естественно-научного и гуманитарного знания: Сб.докладов регион, научн.-практ. конф., Губкин, 2001.- С.163-168.

89. Федоров В.И. Аэроизыскания автомобильных дорог и мостовых переходов/В.И.Федоров.- М.: Транспорт, 1985.

90. Федоров В.И. Инженерная аэрогеодезия/В.И.Федоров.- М.: Недра, 1988.

91. Ataman E. A Fast Method for Real-time Median Filtering/ E. Ataman, V.K. Astre, K.M.Worg//IEEE Trans.Acoust.Speach. and Signal Process, 1980.-28.-№4.-P.415-421.

92. Axtell M. Fractional Calculus Applicftion Systems/M. Axtell, M.E. Bise// IEEE Nat.Aerosp. and Electron. Conf., NAECON 1990. Dayton, Ohio, 1990,NewYowk,N. Y., 1990.-P.563-566.

93. Badhwar G.D., Shen S.S. In: Mach. Process. Remotely Sensed Data Spec. Emphasis Thematic Mapper Data and Georg. Inf. Syst./G.D.Badhwar, S.S. Shen//10-th Int. Symp., West Lafayette, Ind., 1984. West Lafayette, Ind., 1984.-P. 333-338.

94. Bunnik N.J. The Multispectral Reflectance of Shortwave Radiation by Agricultural Grops in Relation With Their Morphological and Optical Properties/N.J. Bunnik.- Wageningen, 1978, 175 p.

95. Charambous C. Minimax Optimization of Recursive Digital Filters Using Recent Minimax/C.Charambous//IEEE.Trans. Acoustics, Speach,Signal Processing ASSP-23,4,1975.-P.45-333.

96. Deogun J.C. A Conceptual Approach to Decision Support System Models/ J.C. Deogun //Processing and,1989.-V.24.- №4.

97. Des engins de chantier guides par GPS//Usine nouv.-1997.-№2607.-P.56. El-Mowafy A. Integrated Use of GPS and GLONASS in Support of the Redesign of Road Networks/A. El-Mowafy// Navig J. -2001.-54.-№l.-P.15-17.

98. Gai W. Time-Resolved Optical Backcattering Model in Highly Scattering Media/W.Gai, B. Luo,M. Lax, R.Alfano//Opt.Lett.-1998.-23.-№13.-P.983-985.

99. Toan Thuy. In: Proc. ISP Int. Colloq. Spatial Signatures of Objects in Remote Sens./Le Toan Thuy, M.Pausader//, Avignon, France, 1981.-P. 303314.

100. Makarov O.N. On the Realization Between the Fast Fourier and Hadamart Transform Algorithms of Karatsuba, Vinograd and Strassen/O.N. Makarov //15 Zh. Vych. Mat.Fis. July 1975.-P. 1095-1105.

101. Miromashi Y. Sogo shikehjo nenpo/Y. Miromashi//Annu.Rent Eng.Res.Inst.Fas.Enp. Tokyo,2000.-58.-P.271-276.

102. Molotsov D. Soft Set Theory First Results/ D.Molotsov //Computers Math. Applic. 1999.-V.37.-№4/5.

103. Nejatali A. Novel Image Fusion Methodology Using Fuzzy Set Theory/ A.Nejatali, I.R. Ciric//Opt.Eng.-1998.-37.-№2.-P.485-491. Preliminary Analysis of Landsat-4 Thematic Mapper Products//Inter.J. of Remote Sens.,L.,1983.- V.4.-№4.-P.817-828.

104. Ronald R. Y. Modeling and Formulating Fuzzy Knowleadge Bases Using Neural Networks/ R.Y.Ronald//Neural Networks 1994.-V.7.-№8. Sarnel R. Les Systems d'information pour gerer la route/R. Sarnel //Ren.gen.routes et aerodn.,2000.-№788.-P. 18-20.

105. Solka J.L. Identification of Main-Made Regions in Unmanned Aerial Vehicle Imagery and Videos/J.L. Solka, D.J.Manchette, B.C.Wallet, V.L. Iwin//IEEE Tras.Pattern Anal. And Mach.Intell.-1998.-20.-№8.-P.852-857. Space World, 1984,- №3.

106. Sun X. Method of an Improvement of the Quality of the Map Reshaped Versed SAR/X. Sun, Z. Bao//Dianzi Xnebao Asta electron.Sin. 1998.-26.-№6.-P.91-93.

107. Ulaby F., Stiles W.J. Geophiys. Res., 1980,3,C2, 1045-1049. Kwang-Sik Y. GIS-gestutztes invegriertes Verfahren fur die Linienfindung von Verkehrsinfnastrukturprojekten/Y. Kwang-Sik//Geo-Inf.-Syst., 2001,-14.-P.30-34.

108. Zhang Y. Processing Logic of the Radar Map Ensuring High-Res in a Millimeterwave/ Y.Zhang, L. Xing-Guo//Hongwai yu haomibo.J.Infrared and Millimeter Waves, 1998.-17.-№4.-P.293-298.